当前，深度学习模型的规模越来越大,例如谷歌的 BERT模型、OpenAl的GPT系列模型等；深度学习算法在不断优化，例如在计算机视觉领域，图像分类、目标检测等任务应用深度学习算法后,准确率得到了显著提升；深度学习的应用领域在不断拓展,除了在自然语言处理、计算机视觉,语音识别等领域，深度学习在医疗、金融等领域也得到了广泛应用。因此，从事深度学习相关工作需要不断学习和巩固基础知识，提升业务实践能力，持续关注新技术和新方法，并不断拓展知识面。

本书包含深度学习的经典应用场景，从算法原理、公式推导、算法源码、实验结果等方面对各场景的算法进行分析和介绍，重点讨论深度学习算法在目标检测与分割、场景文字检测与识别等方向的发展历程以及各算法的优缺点，并分析各算法是如何针对先前算法的若干问题提出解决方案的。具体内容有：

***深度学习在目标检测与分割领域的前沿算法，包括双阶段检测、单阶段检测、无锚点检测、特征融合、损失函数、语义分割 6个方向的算法；

***深度学习在场景文字检测与识别领域的重要突破，包括场景文字检测、场景文字识别这两个阶段的算法；

***深度学习的其他应用领域的算法，包括图像翻译、图神经网络、二维结构识别、人像抠图图像预训练、多模态预训练 5个方向的算法；

***算法中的数学原理，包括双线性插值、匈牙利算法、Shift-and-Stitch、德劳内三角化、图像梯度、仿射变换矩阵等。